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Panorama des réseaux et projets base de données G*E

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Panorama des réseaux et projets base de données G*E. Panorama. Besoins et outils Ontologies Données brutes et élaborées Exemple de Projets Réseau d’outils. Quels outils et quels besoins. Outils d’acquisition de données Outils de gestion de production de données Outils d’intégration

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Presentation Transcript
panorama
Panorama
  • Besoins et outils
  • Ontologies
  • Données brutes et élaborées
  • Exemple de Projets
  • Réseau d’outils.
quels outils et quels besoins
Quels outils et quels besoins
  • Outils d’acquisition de données
  • Outils de gestion de production de données
  • Outils d’intégration
  • Outils d’analyse
paradigme
Paradigme

Parcelle

Environnement

Bloc

Phenotype

Plante

Itinéraire tech.

Organe

outils d acquisition

Growth chambers Controlled environment

Whole field phenotyping

Aerial imaging

Outils d’acquisition
  • Associés Base de données technique
    • Lemnatech
    • Adonis
  • Fichiers bruts
  • Nettoyage
  • Validation
  • Spécifique
  • Besoins d’un format d’échange générique (XML)?

Field, basic acquisition

Environment acquisition

outils de gestion de donn es besoins

Controlled environment

Outils de gestion de donnéesBesoins
  • Outil local, quotidien
  • Utilisé par les équipes en charges des expérimentations
  • Intégration depuis BD ou fichiers de données brutes des outils d’acquisition
  • Données phénotypes, environnement, ITK, …
  • Analyse
    • Validation
    • Valorisation et production de données élaborées

Whole field phenotyping

Aerial imaging

Basic acquisition

Environment acquisition

outils de gestion de donn es besoins essais

Controlled environment

Outils de gestion de donnéesBesoins Essais
  • Plante annuelles
    • Essais en conditions contrôlées
    • Essais plein champs
  • Plantes pérennes
    • Essai multiannuel
    • Réutilisation des mêmes plantes
    • Cinétiques multi annuelles
    • Contraintes forestières

Whole field phenotyping

Aerial imaging

Basic acquisition

Environment acquisition

outils de gestion de donn es besoins echelles

Controlled environment

Outils de gestion de donnéesBesoins, Echelles
  • Différentes échelles spatiales :
    • Dispositifs champs
    • Structure hétérogène
        • Parcelle, bloc, microparcelle, placette
        • Parcelle, microparcelle, plante
        • Parcelle, Plante
  • Différentes échelles temporelles
    • Mesure unique
      • Date de récolte
    • Mensuelle
    • Série temporelle
      • Journalière
      • Horaire
      • Minute
    • Cinétiques

Whole field phenotyping

Aerial imaging

Basic acquisition

Données Multi Echelles (P. Neveu)

Environment acquisition

outils de gestion de donn es besoins sig
Outils de gestion de donnéesBesoins SIG
  • Phénotypage plein champs
    • Pech Rouge
    • Diaphen : Garic
      • Référence coordonnées spatiale
        • Remplace plante/parcelle, …
  • Forestier : EFPA / Plantacomp
  • CATI Ecoinformatique (géomatique)
    • Alain Benard
    • Liste de diffusion \'géomatique\'
outils de gestion de donn es solutions
Outils de gestion de donnéesSolutions
  • LEPSE / MISTEA
    • Phenodyn
    • Phenopsys
    • Cincalli
    • Phenoarch
    • Vigne : VitSeq, réutilisation des bases existantes
    • Vinotech : orienté parcelle à Pech rouge
  • Diaphen / Garic
  • SI environnementaux
    • Infosol
    • Agroclim
      • Phenec (annuel)/ Phenoclim (pérenne) : impact changement climatique
outils de gestion de donn es solutions1
Outils de gestion de donnéesSolutions
  • PIC : Système de cultures (V. Cellier, R. Rau)
  • Phenomics Ontology Driven Data repository(PODD)
    • The Australian Plant Phenomics Facility
    • En cours de dévelopement, open source
    • Orienté projet
    • Evalué dans le cadre de Phénome
      • Collaboration : Interopérabilité ou réutilisation.
outils d int gration
Outils d’intégration
  • Thalia
    • Moulon, Phénotype + Génotype
  • Intégration données phénotype et environnement
    • Ephesis : intégration de plusieurs sources par
      • Centralisation de données
      • Interrogation distribuées par Web Services
  • Intégration données Génotypage, Expression et génétique
    • GnpIS
      • Données parcellaire / lot  données liées au génotype pour la génétique
  • Intégration passe par la capacité à gérer des données multiéchelles.
ephesis
Ephesis
  • Projet
    • Communauté Genotype * Environnement
    • Base de données intégrative / portail
  • Attendus
    • Pérennisation, archivage, organisation et tri
    • Intégration par Insertion ou par Web Services
    • Traçabilité génotype (RG), phénotype, environnement, dispositif expérimental.
    • Favoriser la visibilité nationale et internationale (Données et Unités)
    • Réorganisation dynamique et exportation des données pour analyse
    • Interopérabilité avec les outils d’analyses.
    • Coopération avec les projets existants
ephesis1
Ephesis
  • Périmètre
    • Données plante/parcellaires dans un dispositif expérimental
      • Données génotype : autres projets GnpIS
    • Dispositif multigénotype.
    • Données brutes et élaborées
      • Même structure technique
      • Limite volume
      • Données brutes ont besoin de métadonnées très fines pour être exploitable ailleurs que sur le site de production.
  • Pour qui
    • INRA
    • Partenaires académiques (EPST, universités, EPIC, …)
    • Partenaires projets internationaux
    • Privés
ephesis2
Ephesis
  • Beta publique disponible http://urgi.versailles.inra.fr/ephesis
  • Intégration d’essais
  • Prévisualisation et export.
  • Recherche multi essais multicritères
  • Générique : Ontolgy Driven
    • Structures des dispositifs
    • Variables
      • Environnementales
      • Phénotypique
    • Itinéraires techniques
ephesis3
Ephesis
  • Intégration multi essais
    • Interrogation
    • Export
  • Réagencement : datamart, galaxy
qu est ce qu une ontologie
Qu’est ce qu’une ontologie
  • Biologiste
    • Vocabulaire contrôlé et structuré
      • Définitions
      • Hiérarchie
      • Ordonnancement
  • Informaticien
    • modèle de données représentatif d\'un ensemble de concepts dans un domaine, ainsi que des relations entre ces concepts (Wikipedia)
    • Relations très riche
      • Plus qu’une simple hiérarchie
a quoi sert une ontologie
A quoi sert une ontologie
  • Biologiste
    • Qualité
    • Exhaustif
    • Eviter
      • les redondance de données
      • Les synonymes : plant height vs height of the plant
    • Permet le croisement et la cohérence des données
      • Dans un laboratoire
      • Entre partenaires
    • Mappingentre vocabulaires
  • Informaticien
    • Base d’outils d’analyse très puissants
      • Raisonneurs
      • Contrôle sémantique des données
ontologies initiatives
Ontologies, initiatives
  • Plant ontology consortium
    • Plant ontology, Trait ontology
    • Très généraliste
    • Basées sur riz, mais, arabidopsis
    • Phenotype RCN
      • Ouverts
      • Recommandent ontologies spécialisées liées aux leurs
  • Projets
    • DROPS, …
    • Optimisées espèces et problématique
  • Besoins INRA
    • Vigne, …
    • Construites en interne
    • Optimisées espèces et problématique
    • A partir référence internationale (OIV, …)
ontologies perspectives
Ontologies, Perspectives
  • Promouvoir les ajouts à l’existant
  • Promouvoir création de nouvelles ontologies
    • Groupes espèces
    • Projets
  • Promouvoir amélioration qualitative
    • Xref vers des ontologies internationales
    • Collaboration
      • Fusion et Réutilisation
      • INRA
      • Projets Européens ou plus
  • Améliorer la visiblité des ontologies existantes à l’INRA
    • Ontologylookup URGI : http://urgi.versailles.inra.fr/ontology-lookup/
donn es p renisables et ou valorisables
Données pérenisables et/ou valorisables
  • Données élaborées
    • Élaborées pour une question scientifique précise
    • A partir de données brutes
      • Nettoyées
      • Homogène ou hétérogène
        •  normalisation (effet années)
      • Différents types
        • Phénotypes
        • Environnement
    • Forte valeur ajoutée
    • Analyse et croisement de données
    • Volumétrie raisonnable
    • Partenariats
  • Données brute
    • hétérogènes
      • Alphanumériques
      • Images
    • Ré exploitable pour de nouveaux questionnement
    • Analysables
      • Par le producteur et partenaires
      • Non producteur
        • Métadonnées Riches
      • En fonction du type de données brutes
        • Images hyperspectrales
  • Irremplaçables

Péreniser

panorama projets
Panorama Projets
  • Collaborations
    • Plantacomp URGI
  • Ephesis
  • Projets Espèce
    • Breedwheat, Amazing
    • Peamust, VitisNext, Sorgho, Rapsodyn (Colza), Aker, Tournesol, Betterave
  • Projets Plateforme
    • Phenome
    • Eve equipex vigne et changement climatique
  • Metaprogramme
    • Acaf changement climatique : projet acav vigne
    • Selgen Sélection génomique
phenotype and environment databases network

International Databases

Environmental Information Systems

Controlled environment

Climatic data

Ground

Web interface

DataMarts

Data interoperability exchangeCross references exchange

International visibility

Phenotype and environment databases network

Phenotyping and environment

Ontologies, GenotypeID

Whole field phenotyping

GnpIS

Data integration

Maps

GnpMap

Aerial imaging

Expression

GnpArray

Genomes

Basic acquisition

PhenotypesEphesis

GenotypeGnpSNP, Siregal

Environment acquisition

Analysis

Web Services and file exchange

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